bp神经网代码java，bp神经网络java实现

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如何理解CNN神经网络里的反向传播backpropagation,bp算法

反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。

BP神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成，它的激活函数采用sigmoid函数，采用BP算法训练的多层前馈神经网络。

反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法）是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神经网络只是其中的特例。

反向传播算法(过程及公式推导)如下：反向传播算法适合于多层神经元网络的一种学习算法，它建立在梯度下降法的基础上。

BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。图4-4 地下水质量评价的BP神经网络模型图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。

BP神经网络算法是一种基于误差反向传播算法的人工神经网络训练算法。

BP神经网络算法是在BP神经网络现有算法的基础上提出的，是通过任意选定一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程的代数和来建立线性方程组，解得待求权，不存在传统方法的局部极小及收敛速度慢的问题，且更易理解。

用人工神经　网络进行数据分析处理，能够得到更加接近真实的拟合曲线　。

Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。

故而，在程序中，我们设计了一个随机发生器程序，产生一组一0.5~+0.5的随机数，作为网络的初始权值。

对于权值的分布：基于均值为0，方差为( 2/输入的个数)的高斯分布；它特别适合 ReLU激活函数，该方法主要是基于Relu函数提出的，推导过程类似于xavier。

BP神经网络中初始权值和阈值的设定你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。

训练BP神经网络所采取的随机初始参数确实是随机的，在训练过程中这些参数和权值都会朝着同一个大方向进行修正。

图 1 所示是一个简单的三层（两个隐藏层，一个输出层）神经网络结构，假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题，我们给这个网络一个输入样本，通过前向运算得到输出。

观察，你会发现BP1与BP2相结合就能发挥出最大功效，可以计算出任意层的误差，只要首先利用BP1公式计算出输出层误差，然后利用BP2层层传递，就无敌了，这也正是误差反向传播算法的缘由吧。

如果我们运用神经网络算法，可以得到下图的分类效果，相当于多条直线求并集来划分空间，这样准确性更高。图片描述简单粗暴，用作者的代码运行后训练5000次。

权重梯度的计算则基于加权输入的总和，偏置项b的梯度计算后，整个网络通过梯度下降进行更新。BPTS算法的代码示例在GitHub上有详尽的实现。让我们进一步深入递归神经网络的实现细节。

构造Python代码虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。

好心人给俺一个可以运行的C++源代码吧，俺要被这个神经网络弄神经了。。国庆节哇。。

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